In a recent paper, Keel and Bhattacharyya suggest, by means of simple examples taken from the literature, that H ∞ robust controllers can be fragile in the sense that a minute perturbation in the controller parameters can make the closed-loop system unstable. Subsequent works have related this problem to controller implementation and suggested that modern H ∞ design methodology (e.g. McFarlane-Glover) where more than one design criteria is considered should be used. However, is it true that robust controllers, designed for the simple optimization criteria presented by Keel and Bhattacharyya, are necessarily fragile? In this paper this question is answered and it will be shown that the fragility problem can not be associated to H ∞ optimization, since it is possible to find controllers that are non-fragile and also lead to a cost value close to the optimal value obtained in the H ∞ optimization problem.KEYWORDS: H ∞ control, robust control, fragility, linear systems.
RESUMOEm um artigo recente, Keel e Bhattacharyya sugerem, a partir de exemplos simples extraídos da literatura, que os controladores robustos H ∞ podem ser frágeis no sentido de que uma pequena perturbação nos seus parâme-Artigo submetido em em 25/10/02 1a. Revisão em 14/03/03; 2a. Revisão em 08/07/03 Aceito sob recomendação do Ed. Assoc. Prof. José R. Piqueira tros pode instabilizar o sistema realimentado. Trabalhos subseqüentes ligaram este problemaà forma de implementação dos controladores e sugeriram a utilização de métodos mais modernos de projeto de controladores H ∞ (McFarlane-Glover, por exemplo) onde mais de um objetivo de projetoé considerado simultaneamente. Mas, será verdade que controladores robustos, projetados para os simples critérios de otimização apresentados por Keel e Bhattacharyya, são necessariamente frágeis? Neste artigo esta questão será respondida e será mostrado que o problema de fragilidade não pode ser associadoà otimização H ∞ , uma vez queé possível encontrar controladores que são não frágeis e também levam o valor do custo próximo ao valorótimo obtido no problema de otimização H ∞ .